Att publicera långformigt SEO-innehåll låter enkelt tills du gör det varje vecka. Ämnesresearch, källkontroll, skiss, utkast, formatering, filnamn, push till GitHub. Och plötsligt tog det där ”snabba inlägget” hela eftermiddagen.
Det här slår först mot marknadsansvariga, eftersom kontinuitet driver trafik. Men byråägare som levererar innehåll till kunder och founders som bygger en content moat känner det också. Med Perplexity GitHub automation slutar du vakta pipelinen och börjar få publiceringsklara filer enligt schema.
Nedan ser du exakt hur det här flödet gör trendande research till en artikel på 2 000+ ord, formaterar den som bloggklar JSON och committar den till ditt repo var 8:e timme.
Så fungerar den här automatiseringen
Se hur det här löser problemet:
n8n Workflow Template: Perplexity till GitHub, SEO-inlägg publiceras stabilt
flowchart LR
subgraph sg0["Every 8 hours Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Set Topic Data", pos: "b", h: 48 }
n1["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/perplexity.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Deep Research"]
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Format Blog JSON"]
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/github.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Create File in GitHub"]
n4@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Every 8 hours", pos: "b", h: 48 }
n5["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/perplexity.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Find Trending Topics"]
n6["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/openAi.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Generate 2000+ Word Article"]
n1 --> n6
n4 --> n5
n0 --> n1
n2 --> n3
n5 --> n0
n6 --> n2
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n4 trigger
class n2 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n1,n2,n3,n5,n6 customIcon
Utmaningen: konsekvent SEO-publicering utan allt merarbete
Vill du se SEO-resultat behöver du volym och kontinuitet. Problemet är att ”skriva ett inlägg” inte är en uppgift. Det är tio. Du tar reda på vad som trendar, skummar källor, plockar statistik, skriver, skriver om, formaterar rubriker, skapar metadata, genererar en slug, uppskattar lästid och pushar sedan allt till GitHub eller ditt CMS. Missar du ett enda litet steg får du trasiga layouter, dubbla filnamn eller en artikel som ser bra ut i Google Docs men skapar fel i produktion.
Det drar iväg snabbt. Här är var det vanligtvis faller isär när du försöker skala bortom ett enstaka inlägg då och då.
- Ämnesresearch blir ett återkommande möte i stället för ett repeterbart system.
- Formatering och metadata blir copy-paste-arbete som i tysthet introducerar fel.
- Skribenter börjar från ett tomt blad, även när samma struktur hade fungerat varje gång.
- Att publicera till GitHub är ”enkelt” tills filnamn, sökvägar och JSON-regler måste vara perfekta.
Lösningen: Perplexity-research → OpenAI-utkast → GitHub-publicering
Det här flödet körs på schema (var 8:e timme som standard) och fungerar som en lättviktig redaktionell pipeline som du slipper administrera. Det börjar med att hämta trendande ämnen via Perplexity och tilldelar sedan ämnesdetaljer så att varje körning har ett tydligt tema att reasearcha. Därefter gör Perplexity en djupare ”fördjupad research”, vilket ger innehållet verkligt underlag att jobba med i stället för generiskt utfyllnadsmaterial. OpenAI omvandlar sedan den researchen till ett långformat, SEO-vänligt inlägg som är gjort för att vara heltäckande (2 000+ ord). Till sist strukturerar flödet allt till bloggklar JSON (inklusive metadata som slug och lästid) och committar filen till ditt GitHub-repo på rätt sökväg.
Flödet startar via en tidsstyrd trigger, så du behöver aldrig komma ihåg att köra det. Därifrån sköter Perplexity upptäckt och research, OpenAI skapar långformsutkastet och ett formateringssteg konverterar det till korrekt formaterad JSON. GitHub får en publiceringsklar innehållsfil utan manuell uppladdning.
Vad som förändras: före vs. efter
| Det här elimineras | Effekt du märker |
|---|---|
|
|
Effekt i verkligheten
Säg att du publicerar 1 långformsartikel per dag. Manuellt: trendresearch (cirka 30 minuter), djupare research och källor (cirka 45 minuter), utkast (cirka 2 timmar) samt formatering + GitHub-commit (cirka 20 minuter) landar på runt 3,5 timmar per inlägg. Med det här flödet lägger du kanske 10 minuter på att välja kategorier och granska resultatet, sedan genererar den schemalagda körningen utkastet och committar JSON åt dig. Det är ungefär 3 timmar tillbaka varje dag, och din publiceringstakt slutar bero på någons kalender.
Krav
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Perplexity för att hämta trendande ämnen och research.
- OpenAI för att generera den långformiga SEO-artikeln.
- GitHub för att lagra publicerade JSON-innehållsfiler.
- Perplexity API-nyckel (hämta den i din Perplexity-kontopanel)
- OpenAI API-nyckel (hämta den i OpenAI-panelen)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar API-inloggningar och bekräftar din repo-sökväg samt regler för filnamn.
Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Flödets steg
En schemalagd trigger körs var 8:e timme. Du kan behålla den takten, eller ändra till dagligen, endast vardagar eller det som passar din redaktionella plan.
Perplexity hämtar trendande ämnen och kör sedan djupare research. Första passet handlar om att hitta vad som är hett i dina valda kategorier. Andra passet fokuserar på substans: statistik, perspektiv och den typ av kontext som gör att ett långformatsinlägg känns trovärdigt.
OpenAI genererar långformsartikeln baserat på researchen. I stället för ”skriv ett blogginlägg om X” arbetar modellen utifrån en research-payload, vilket oftast betyder färre tomma stycken och mindre upprepning. Helt ärligt är det här de flesta AI-innehållsflöden faller sönder, och det är därför research-steget spelar roll.
Innehållet struktureras till bloggklar JSON och pushas till GitHub. Ett formateringssteg bygger fält som slug, nyckelord och lästid, och sedan publicerar GitHub-noden filen i din valda mapp (flödets standard är en katalog i stil med blog-data).
Du kan enkelt ändra ämneskategorierna så att de matchar din nisch, eller justera JSON-formatet så att det passar din bloggplattform. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera triggern för schemalagd cykel
Ställ in arbetsflödets schema så att pipelinen körs automatiskt.
- Lägg till och öppna Scheduled Cycle Trigger.
- Konfigurera schemat så att det matchar er publiceringstakt (dagligen/veckovis/etc.).
- Bekräfta att Scheduled Cycle Trigger är kopplad till Retrieve Trending Subjects.
Steg 2: Anslut Perplexity för ämnesupptäckt
Använd Perplexity för att hitta trendande ämnen och samla in djup research-kontekst.
- Öppna Retrieve Trending Subjects och ställ in er fråga eller prompt för att hämta aktuella ämnen.
- Credential Required: Anslut era Perplexity-uppgifter (den här noden har inga uppgifter konfigurerade).
- Öppna Assign Topic Details och mappa eventuella fält som behövs från utdata för trendande ämnen.
- Öppna In-Depth Research och ställ in research-prompten så att den använder det valda ämnet.
- Credential Required: Anslut era Perplexity-uppgifter för In-Depth Research (den här noden har inga uppgifter konfigurerade).
Steg 3: Konfigurera Generate Longform Article (AI)
Generera en fullängdsartikel baserat på research-utdata.
- Öppna Generate Longform Article och konfigurera er prompt så att den använder research-innehållet från In-Depth Research.
- Credential Required: Anslut era OpenAI-uppgifter för Generate Longform Article (den här noden har inga uppgifter konfigurerade).
- Bekräfta exekveringsflödet: In-Depth Research → Generate Longform Article.
Steg 4: Konfigurera formatering av utdata och publicering till GitHub
Konvertera artikeln till strukturerad JSON och publicera den till ert repository.
- Öppna Structure Blog JSON och skriv den kod som behövs för att bygga den slutliga JSON-payloaden från AI-utdata.
- Öppna Publish File to GitHub och konfigurera repository, filsökväg och commit-detaljer.
- Credential Required: Anslut era GitHub-uppgifter för Publish File to GitHub (den här noden har inga uppgifter konfigurerade).
- Bekräfta exekveringsflödet: Generate Longform Article → Structure Blog JSON → Publish File to GitHub.
⚠️ Vanlig fallgrop: Om Structure Blog JSON inte ger ut giltig JSON kan Publish File to GitHub misslyckas eller skapa felaktigt formaterade filer. Validera JSON-strukturen innan publicering.
Steg 5: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera arbetsflödet från början till slut och aktivera schemalagda körningar.
- Klicka på Execute Workflow för att köra från Scheduled Cycle Trigger.
- Verifiera att Retrieve Trending Subjects genererar ett ämne och att Generate Longform Article returnerar långformat innehåll.
- Bekräfta att Publish File to GitHub skapar eller uppdaterar den förväntade filen i ert repository.
- Slå på Active för att aktivera den schemalagda automatiseringen i produktion.
Se upp med
- GitHub-uppgifter kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om saker går sönder, kontrollera din GitHub OAuth-koppling i n8n-uppgifter och bekräfta först att repot har skrivbehörighet.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du redigera output i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om dina API:er och ditt repo är redo.
Ja, men någon bör vara bekväm med att koppla API-nycklar och testköra en körning. Du skriver ingen kod, men du kan behöva justera prompter och en repo-sökväg.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in API-användningen för Perplexity och OpenAI, vilket beror på artikellängd och hur ofta du kör schemat.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen hosting ger obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Du kan justera ämneskategorierna i steget ”Hämta trendande ämnen” och sedan skärpa tonalitet och struktur i ”Generera långformsartikel” så att det matchar din redaktionella stil. Om din webbplats inte använder JSON kan du byta formateringen i ”Strukturera blogg-JSON” så att den i stället spottar ut Markdown-filer. Vanliga justeringar är att ändra schemat från var 8:e timme till dagligen, sätta striktare nyckelordsregler och ändra GitHub-mappsökvägen så att den matchar din build-pipeline.
Oftast är det ett autentiserings- eller behörighetsproblem: token/OAuth-appen har inte längre åtkomst till repot, eller repoägaren har ändrats. Återanslut GitHub-uppgiften i n8n, bekräfta att flödet pekar på rätt ägare/repository och verifiera att målsökvägen finns. Om du genererar många filer kan du också slå i rate limits, så att glesa ut körningar (eller batcha commits) hjälper.
Den skalar främst med hur många schemalagda körningar du väljer och hur mycket dina API:er klarar. Med självhostad n8n finns ingen gräns för antal körningar (dina serverresurser blir begränsningen), så var 8:e timme är vanligtvis enkelt. Kör du varje timme bör du hålla koll på API-kostnader och commit-volym i GitHub. För de flesta små team är flaskhalsen granskningstid, inte generering.
Ofta, ja. n8n är bättre när du vill ha logik i flera steg (research → generera → formatera → commit), förutsägbar schemaläggning och möjlighet till egen hosting för obegränsade körningar. Zapier och Make kan fungera, men långformig innehållsgenerering tenderar att bli dyr eller klumpig när du behöver förgreningar, validering och strukturerad filoutput. GitHub-publicering känns också mer naturlig i n8n eftersom du kan styra sökvägar och payloads hårt. Om din automation bara är ”skicka ett utkast någonstans” kan de verktygen upplevas enklare. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation för din exakta setup.
När det här väl rullar slutar din innehållsmotor vara beroende av att ”hitta tid att skriva”. Du får konsekventa, researchdrivna inlägg committade till GitHub, redo för granskning eller deployment.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.